大数据应用市场研究

在贵州省贵阳市举行的2018中国国际大数据产业博览会上，参观者在参观城市网络安全运营中心。 新华社记者 陶 亮摄目前，我国互联网、移动互联网用户规模均居全球第一，有着丰富的数据资源和显著的应用市场优势。随着打造“数字中国”战略的推进，大数据产业正成为经济社会发展的新引擎，受到广泛关注。当前，大数据产业正快速发展成为新一代信息技术和服务业态，即对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，并从中发现新知识、创造新价值、提升新能力。大数据价值创造的关键在于大数据的应用，随着大数据技术飞速发展，大数据应用已经融入各行各业。中国科学院计算技术研究所研究员倪光南指出，“我们每天都在产生海量的数据，利用好这些数据，不但能够为人们的工作生活带来便利，而且能促进生产环节更加高效地配置资源，提高效率，促进产业升级”。以人工智能为核心技术，知识图谱成热门场景未来，我国大数据应用技术的发展将涉及机器学习、多学科融合、大规模应用开源技术等热点领域目前，我国大数据产业发展已步入行业规模快速增长时期。由中国管理科学学会大数据管理专委会等单位编撰的《中国大数据应用发展报告》（以下简称“报告”）认为，从大数据产业规模来看，预计未来3年我国大数据产业增速有望保持在30%以上；从大数据产业分布看，我国大数据产业集聚发展效应开始显现，出现了京津冀区域、长三角地区、珠三角地区和中西部4个集聚发展区，各具发展特色。通过对中国大数据发展与应用的分析和研究，该报告主要作者、南京信息工程大学教授耿焕同认为，未来，我国大数据应用技术的发展将涉及以下热点领域——首先，机器学习、人工智能继续成为大数据智能分析的核心技术，大数据预测和决策支持仍是主要应用。在学术上，深度分析扮演技术主角，推动整个大数据智能的应用。今后，深度学习将在图像分类、语音识别、问答系统等应用上取得重大突破，并有望得到成功商业应用。其次，数据科学将带动多学科融合。随着社会的数字化程度逐步加深，更为宽泛、更为包容大数据的边界不断完善，使得越来越多的学科在数据层面趋于一致，为类比科学研究创造了条件。“数据科学”的基础研究与成果将源源不断地注入技术研究和应用范畴中。其中，开源成为主流技术。如今，大数据的处理模式更加多样化，开源项目不断被大规模应用，正成为大数据领域最大的开源社区。由此，开源系统将成为大数据领域的主流技术和系统选择，并将引领大数据生态系统的发展。各类大数据应用公测将促进大数据技术取得突破性进展。同时，基于知识图谱的大数据应用成为热门应用场景。近年来，人们越来越需要可视化的大数据，背后就是基于知识图谱的大数据应用。可视化是通过把复杂的数据转化为可以交互的图形，帮助用户更好地理解分析数据对象，发现、洞察其内在规律。这让对信息技术不熟悉的普通民众和非技术专业的常规决策者也能够更好地理解大数据及其分析的效果和价值，进而从国计、民生两方面都能充分发挥大数据的价值。此外，我国愈发重视数据安全，正加紧推动数据立法。目前，大数据带来的安全与隐私问题主要包括：有价值的大数据成为被攻击的目标，大数据的过度滥用带来隐私、秘密和机密泄露等。而在大数据产业快速发展背景下，中国仍缺乏较为统一的标准和规则，缺少完善的法律支撑，因而，从数据的流动、交易、安全应用等问题上进行立法规范和保障，将助力大数据产业持续健康发展。推动互联网金融与大数据应用深度发展我国互联网金融行业规模已超过17.8万亿元。应用好大数据技术，可以极大促进互联网金融企业发展的广度以及深度产生海量的数据和大数据处理需求，是互联网金融的一大特点。大数据技术不仅提高了互联网金融效率，还推动了互联网金融发展模式的创新。据统计，当下我国互联网金融行业规模已经超过17.8万亿元。随着互联网金融企业不断发展，以及监管科技持续提升，应用好大数据技术，可以极大促进互联网金融企业发展的广度以及深度，并帮助监管科技实施有效的举措和提升。展望未来，互联网金融与大数据应用深度融合发展将是大势所趋。在风险管理领域，互联网金融正与大数据技术不断融合发展。金融的本质是风险管理，而海量的数据会加大潜在的风险等级，需要相应大数据分析技术及时发现和作出反应，将各类金融风险消灭在萌芽状态。2017年，我国大数据风险控制市场规模已达140亿元，发展潜力巨大。对此，中诚信国际研究院分析员李想表示，“目前，互联网龙头企业、创新类公司、产业类公司和IT类公司4类公司开始入场，互联网金融企业要抓住机遇，更好地运用大数据技术拓展业务”。此外，互联网金融的大数据应用正在与人工智能技术不断结合，成为未来重要发展趋势。如今的人工智能技术基本是在大数据背景下不断开展应用升级，很可能在未来成为互联网金融服务的基本应用。目前，蚂蚁金服、京东金融、百度金融都在不断融入以大数据为核心的人工智能技术的广泛应用之中，带来了巨大商业价值——互联网金融大数据深度运用人工智能技术将开启万亿级市场规模，会拓展更多的用户群体，帮助企业树立全方位的业务发展。与此同时，大数据应用正成为互联网金融企业保持核心竞争力的重要利器。未来，互联网金融将更加开放，当打破数据之间的隔断之后，会形成多元化的产品、技术、服务综合性平台，用大平台思维合作将成为一个重要发展趋势。而此时，互联网用户的个性化需求以及风险规避需求同样会呈指数级增长。该报告还认为，行业监管趋严也是未来发展趋势之一。为更好应对互联网金融的新业态监管，监管机构需要适当与各方加强数据信息方面的合作，具体包括统一和规范整个金融系统内的数据信息标准；打通监管机构及其他部门之间的数据壁垒，实现有效而快速的监管数据共享。同时，可以加强数据披露以及与国内外研究机构的合作，吸引更多第三方组织参与监管科技工作，及时调整具体准则，并吸收和采纳相应新技术应用。（记者 徐惠喜）

中国大数据产业规模日趋成熟2015年左右，大数据相关政策规划密集出台，同期为大数据企业新增数量顶峰时期。近年来，我国大数据产业迎来新的发展机遇期，产业规模日趋成熟。大数据产业主体从“硬”设施向“软”服务转变的态势将更加明显，面向金融、政务、电信、医疗等领域的大数据服务将实现倍增创新。1、中国大数据企业数量持续增长，增速与政策出台密切相关根据IT桔子统计，大数据企业的快速增长阶段出现在2013-2015年，增长速度在2015年达到最高峰。2015年后，市场日趋成熟，企业新增开始趋于放缓，大数据产业逐渐走向成熟。大数据新增企业数量的变化与新政策的出台密不可分。2015年8月国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据由此正式上升为国家发展战略。2016年工信部印发了《大数据产业发展规划(2016-2020年)》，推动大数据产业进一步发展。另一方面，新一代信息技术、智慧城市、数字中国等发展战略逐步推动社会经济数字化转型，大数据的产业支撑得到强化，应用范围加速拓展，产业规模实现相应快速增长。2、中国大数据企业地域分布以北上广为主根据中国信息通信研究院监测统计，当前我国活跃的大数据企业超过3000家。我国大数据企业主要分布在北京、广东、上海、浙江等经济发达省份。受政策环境，人才创新，资金资源等因素影响，北京大数据产业实力雄厚，大数据企业数量约占全国总数的35%。依托京津冀大数据综合试验区，天津、石家庄、廊坊、张家口、秦皇岛等地大数据产业蓬勃发展，依靠良好的政策基础、科研实力、地理位置和交通优势，分别形成了大数据平台服务和应用开发、数字智能制造、旅游大数据等创新企业集聚中心，在信息产业领域形成了竞争优势。3、行业应用领域丰富，企业服务、医疗健康、金融等细分领域前景可期根据中国信通院对1404家涉及行业大数据应用的企业进行的统计整理，从中可以看出，金融、医疗健康、政务是大数据行业应用的最主要类型。除此之外依次是互联网、教育、交通运输、电子商务、供应链与物流、农业、工业与制造业、体育文化、环境气象、能源行业。从融资细分领域分布来看，大数据行业融资企业分布在近20个领域，大数据行业迎来历史新机遇，在企业服务、医疗健康、金融等垂直细分领域的大数据应用展现出巨大潜力。大数据产业增量蓝海市场正在逐步打开，截止到2019年，企业服务领域的企业获投占比最高为62%，金融行业次之为13%，健康医疗为8%。随着互联网与移动互联网的进一步普及渗透，以及IT基础设施的逐步完善，企业服务市场仍将继续扩大。更多数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资、IPO募投可研等解决方案。（文章来源：前瞻产业研究院）

欢迎关注“星图数据”！大数据浪潮席卷全球，各领域应用层出不穷在信息技术不断发展、信息系统快速拓展的今天，来自四面八方以指数级速度增长的数据渗透着我们的生活，人类进入大数据时代，海量的数据蕴藏巨大财富。近年来，全球大数据产业规模增长势头迅猛；与此同时，新技术新方法也迅速地涵盖了各个行业，各领域的大数据应用层出不穷。从总体规模看，2019年全球大数据市场规模达到48034.8亿元，较2018年的产业规模增长了近50%，预计到2020年底全球大数据市场规模将达到67782亿元。全球主要国家和地区纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。2020年，美国、中国、欧洲、日本、澳大利亚五个国家和地区的大数据产业市场总份额超过了80%。中国大数据产业不仅占据着五分之一的全球市场份额，且市场规模增速明显，预计未来中国将成为全球数据中心。2019年中国内地的大数据产业规模达到5368亿元，增长率达到23%；其中，大数据服务行业规模达到1782亿元，增长率达35%。从各领域的应用情况来看，大数据产业横跨互联网、金融、文化传媒、政务、电信、零售、电力、医疗、能源、教育、制造、餐饮、农业、地产、旅游等多个行业。其中，大数据在互联网、金融、文化传媒、政务的渗透更为深入、成熟度更高，主要表现在技术设施更完善、应用更广。全球市场研究：新兴市场增速较快，大数据悄然改变行业形态2018年ESOMAR发布的《全球市场研究行业报告》显示，2017年全球市场研究行业营收规模达到458.29亿美元，增长率为1%，行业保持平稳缓慢增长。其中，北美和欧洲市场由于发展早、基础好，占据了80%的市场份额，但已过行业发展黄金期，增速减缓；中东和亚太地区行业增长速度最快，行业发展前景被普遍看好。全球五大市场研究市场分别是美国、英国、德国、法国和中国，总市场规模超七成。2017年中国市场研究全球市场份额首次超过日本，成为全球第五大市场研究国家。大数据时代来临，人力正逐渐被标准化、智能化的机器或程序取代，市场研究行业也不例外。随着数据获取、存储和分析的技术不断提升，人们对于通过传统抽样调研以获取洞察的依赖性降低，大数据推动着市场研究从传统领域升级，悄然改变着行业形态。大数据推动传统市场研究行业升级最显著的表现是新兴技术在行业中的的应用越来越广泛。其中，自动化一直是各个国家都关注的热点：全球约60%-70%的公司已经或正在计划实现通过自动化手段生成分析使用的数据和信息。此外，值得注意的一点是，神经营销及相关工具，如眼动追踪和面部表情分析等，在欧洲公司中非常受欢迎，在北美和亚太地区的公司则略有滞后。在基于大数据技术的新兴的市场调查研究方法中，手机问卷和在线社区是两种主流的方法，全球超过半数的市场研究公司都在使用；媒体分析、文本分析等也被广泛地接受，全球接近40%的市场研究公司正在使用大数据分析；研究博弈论、市场预测、面部分析方法也获得了一定的关注，绝大多数公司在静时机。国内市场研究：大数据研究影响有限，企业新技术应用热情高涨根据市场研究协会发布的《中国市场调查行业发展趋势报告》，2018年中国内地的市场研究行业规模达到156.03亿元，行业增长率达到11.37%；2019年，行业规模突破170亿元。行业规模持续扩大，发展速度保持稳定。2018年，我国基于大数据技术的研究在市场调查研究行业中的应用比例为8.67%，且呈现出不稳定趋势，近两年提升也并不显著，主要有两个原因：一是由于大数据人才缺失、大数据与固有研究模式融合等问题，使得市场研究公司对于大数据研究的学习、使用仍处于发展阶段；二是大数据热潮回归理性，专业的大数据服务商涌现，提高了大数据应用的专业性和竞争力。互联网大数据采集与分析是大数据研究方法中最主要的构成，但在所有研究方法中的占比仅为3.98%；社交媒体、政府大数据以及其他大数据研究，相对来说发展较为平均，并且均未超过总体的2%。目前，中国内地市场研究公司数量超过800家。由于基于大数据的研究技术和方法入门门槛相对较高，大数据研究在市场研究行业所产生的影响还有所局限。但这并不影响企业的应用热情：市场研究企业中，运用大数据研究方法的企业数量占到总体的46.45%；同时大数据研究带来效益有所回升：2018年大数据研究的营业额占总营业额的比例为13.08%，相较于2017年实现了大幅增长。国内市场在基于大数据研究技术的应用上，可视化分析技术最受欢迎，有31.69%的市场研究公司采用；有超过2成的市场研究公司采用自然语言的语义、文本分析技术，也体现了当前数据分析和数据挖掘的热点；此外，空间地理GIS分析技术、商业智能BI相关技术、机器学习和自动建模技术、社会网络分析技术、深度学习技术也得到了采用，占比均在15%左右，有待加强学习、增加应用。最后，从大数据与市场研究行业的关系上来看，大数据的魅力在于它并没有喧宾夺主，也不具备侵略属性，它只是作为创新和提升效率的工具去为行业赋能，推动传统行业升级。对于市场研究行业，大数据应用与传统市场研究方法深度融合，不仅可以驱动行业发展，还可以帮助传统的市场研究企业拓展服务的深度和广度，探寻新的业务增长点。全球的市场研究企业都应把握大数据时代带来的机遇，积极探索和应用大数据研究方法，不断优化自身的产品与服务，方可打开新局面。有其他数据需求也可以发送相关信息至info@syntun.com邮箱，星图数据会尽快给您回复。线上零售大数据可视化分析工具为品牌企业提供丰富直观的数据查询、分析和预测功能星图数据能帮您解决什么问题？洞悉市场变化|了解竞争对手|提升盈利能力微信号：星图数据英文ID：syntun

2020年1月9日，2020中国大数据应用年会暨中国电子商会大数据委员会成立大会在京成功召开。本次会议由中国电子商会大数据委员会、北京软件和信息服务业协会、贵州省大数据发展促进会共同主办，知名智库赛智时代、产业创新创投数据平台饮鹿网承办，贝壳找房、九次方大数据、成都四方伟业协办的一场大数据应用年度盛会。【中国电子商会大数据委员会成立大会】年会第一部分是由中国电子商会分支机构管理二部主任曹洋主持的中国电子商会大数据委员会成立大会，曹主任首先介绍了成立大会的议程，由中国电子商会大数据委员会筹备组组长唐振江讨论并表决中国电子商会大数据委员会工作条例，全票通过。由中国电子商会分支机构管理二部主任曹洋宣读并表决组织机构名单，介绍提议理事长和提议秘书长的背景履历，全票表决通过了贵州省大数据发展促进会会长唐振江当选为中国电子商会大数据委员会理事长，赛智时代总裁、赛智产业研究院院长赵刚当选为中国电子商会大数据委员会秘书长。相信在唐振江理事长、赵刚秘书长的带领下，大数据委员会能充分发挥引领与交互的作用，推动大数据行业发展，促进会员单位之间的交流与合作。【2020中国大数据应用年会】年会第二部分是2020中国大数据应用年会。本次年会的主题是“大数据、大智能”，年会由中国电子商会大数据委员会、北京软件和信息服务业协会、贵州省大数据发展促进会共同主办，知名智库赛智时代、产业创新创投数据平台饮鹿网承办，贝壳找房、九次方大数据、成都四方伟业协办。年会邀请到了中国电子商会大数据委员会所有企业会员、各省市的大数据局主管以及在金融、制造、电信、电力等行业企业大数据主管、专家学者等，围绕数据共享开放与隐私保护、数据资产管理、数据中台、城市大脑应用、数据智能、数据区块链等热点领域，通过主题演讲、大数据主管对话、政府和行业大数据优秀应用评选、大数据优秀应用解决方案推荐、大数据产业创新百强评选等形式，总结大数据建设经验，共议2020年大数据应用的发展趋势和最佳实践。在本次年会上，中国电子商会会长助理王家军到会致辞，从政府治理、民生服务和实体经济领域阐述了大数据应用带来的社会价值，并表示中国电子商愿意大力支持大数据产业的发展。年会主办方，中国电子商会大数据委员会理事长的唐振江介绍了中国电子商会大数据委员会定位和主要任务，他表示，我们必须高要求，讲政治，顾大局。服从和服务于经济社会发展，按照国家大数据战略部署，遵循中国电子商会章程，对标一流委员会，积极开展自身建设，从社团角度为会员解决行业遇到的共性问题，搭建平台，构建大数据产业生态合作共赢，形成政府与企业的桥梁和纽带。办成大数据企业之家，为大数据健康发展做出委员会的积极贡献。要做好以下7个方面的工作，一是构建合作平台，生态协同资源对接；二是开展会员间的资源合作对接；三是举办专业性，前瞻性的大数据行业交流活动；四是推动会员的国际交流合作；五是参与行业立法，规划、制度、标准；六是参与大数据行业标准；七是参与建立大数据行业统计体系，最终实现“构建大数据产业生态组织”的总目标。【2020中国大数据应用年会：主题演讲】第一位演讲嘉宾是国家信息中心首席信息师张新红，演讲主题是“大数据发展的态势分析”。张主任从未来大数据发展的数据化、数据价值、数据驱动、数据融合、数字经济、数据能力、数据开放、数据未来等八个方面高屋建瓴的阐述了未来大数据发展态势。1、数据化：所有能数据化的终将数据化，无论是生产还是到生活，无论是制造业还是服务业，将来到消费领域，越来越多的东西将会呈现数据化的态势。新一轮的数据爆炸不可避免，将来的数据大爆炸是一个更新层次的大爆炸。2、数据价值：更多的数据价值将被挖掘研究并发现新规律，当这些规律被发现出来之后，人类认识和改变世界的能力就会进一步的提升，跟以前出现非常大的差别，这就是大数据的威力所在。3、数据驱动：数据驱动一切可能成为现实。数字改变世界，重新定义一切，用数据说话，靠数据决策，以数据行动，所有的生意都值得重做一遍。4、数据融合：数据融合催生新业态。单一数据的价值有限；多种数据关联产生新价值；数据融合会催生一批新业态、新模式。5、数字经济：从数字经济到数据经济。狭义的数据经济：以数据的生产、加工、交易为主要对象的经济活动总和。广义的数据经济：以数据为基础的经济活动总和。无数据不经济。6、数据能力：数据能力成为核心竞争力。数据能力=数据+算法+算力，数据能力将构筑新竞争优势，中国迎来历史性机遇。7、数据开放：政府和企业主动推进数据开放。数据开放比信息公开更为重要，数据开放才能让数据真正流动起来，让数据释放价值，让数据整合资源。8、数据未来：数据未来：“今天才是第一天！”。大数据发展的同时也会带来一些新的问题，包括数据主权确认、数据如何进行交易、数据安全和隐私保护等问题。大数据不是万能的：数据≠事实，实际上大数据有很多问题。数据可以让我们发现越来越多的规律，它接近事实，绝不会等于事实本身。谨防数据陷阱：不懈怠、不迷信、不作恶。第二位是演讲嘉宾是成都市新经济发展委员会大数据处负责人刘海波，刘处长主要介绍成都大数据发展情况。成都市新经济发展委员会大数据处负责人刘海波总结分享了成都大数据发展情况，一是构建大数据产业政策体系。成都市陆续出台了从大数《成都市大数据产业发展规划（2017-2025）》、《成都市大数据产业统计分类地方标准》、《成都市引进培育大数据人才实施办法》顶层设计和专项规划。二是到加大新型基础设施建设，新型数字基础设施是大数据运行的高速公路。三是推进数据汇聚和创新应用，数据创新应用是挖掘大数据价值的关键。四是加强大数据企业培育，实施对大数据企业梯度培育计划，推动大数据与各行业深度融合发展，推进重点行业领域大数据示范应用，着力培育大数据产业新业态、新模式，集聚了一批具有行业影响力的大数据领军企业。五是促进产业集聚发展，成都市逐渐形成了”一核两带“的大数据产业空间布局。六是做强创新载体，最后是营造产业发展氛围。成都将从以上七个方面致力于打造“西部数据之都”。第三位演讲嘉宾是中信银行信息技术管理部金融产品IT创新实验室处长助理陈志明博士，陈博士分享的主题是“区块链贸易金融联盟平台介绍”。陈博士站在从市场看整体的角度，介绍了中信银行怎么样利用区块链技术解决一些具体实际问题以及和实际应用。以福费廷级的二级市场为例，原来各大银行接央行的大小支付系统进行跨行转账，但是现有跨行福费延二级市场交易方式比较落后，存在效率低、安全性差，不透明、不规范，以及交易流程脱节等问题，通过运用区块链技术，构建了分布式的跨机构的福费廷二级市场交易信息流转平台，也就是说在没有中心化节点的情况下，每个参与机构，不同的银行，大家都是同样的权利和义务。在有中心化节点的情况下，实现了二级市场的电子化信息流转。分布式的跨机构的福费廷二级市场交易信息流转平台有哪些优点呢？第一个是通过区块链，它的安全级别还是比较高的，安全级别实现了全流程的线上交易，实现了跨行的这种福费廷级的业务标准。第二是实现了业务和技术上的创新，业务上实现了贸易金融全生命周期交易流程链上化，构建了规范、领先的跨机构应用平台，技术上实现了前沿技术包括安全、共识、存储和分布式计算的探索实践，云计算+区块链技术的最佳实践。未来将改变万亿级福费延二级市场交易模式等。第四位演讲嘉宾是中国电子商会大数据委员会秘书长、赛智产业研究院院长、北京赛智时代公司总裁赵刚带来的“2020年中国大数据产业与应用的十大趋势”。本次演讲主要通过对大数据市场规模和结构、产业大数据、政府大数据、民生大数据、大数据产业、数据智能、数据安全和隐私保护、数据资产流通、数据区块链、智能互联网发展等十个方面进行分析和预测，最终发布《2020年中国大数据产业与应用的十大趋势》。趋势一：2020年中国大数据市场将实现平稳增长。根据赛智产业研究院的数据统计，2019年中国大数据产业市场规模已经达到了6650亿，依然保持着18%的增长率。目前中国大数据应用市场主要呈现三大特点：首先，产业应用成为大数据应用重点，其次，政府大数据应用不断提升治理能力，最后，民生大数据应用持续深化。趋势二：2020年产业大数据将成为实体经济数字化转型的关键动力。根据赛智产业研究院的研究结果，2020年产业大数据的发展核心主要分为以下五个方面：互联网大数据应用将进入强监管时代、金融大数据向智能化、共享化方向演进、电信大数据迎接5G时代到来、工业大数据需求旺盛以及能源大数据基础建设加快推进。趋势三：2020年政府大数据“聚通用”效果将大幅显现。根据赛智产业研究院的研究结果，2020年政府大数据的发展方向包括政务云建设进一步深化、政府数据共享开放平台发挥更大作用、基于数据中台的政务app应用开花结果、社会治理大数据应用深入推进和城市大脑应用引领城市大数据应用方向五个方面。趋势四：2020年民生大数据应用沿市场线和行政线并行推进。根据赛智产业研究院的研究结果，2020年民生大数据的主要发展路线在医疗大数据加快发展、交通出行大数据全面开花结果以及文化大数据取得较大进展三项民生应用。趋势五：2020年大数据产业生态优胜劣汰。赛智产业研究院通过2019年对大数据企业的持续研究关注，以多层次的视角对大数据产业生态发展进行预测：首先，我国大数据试验区呈集群式发展。其次，龙头企业将形成集聚态势，上市公司加紧布局生态，独角兽企业将强势崛起。最后，中小企业多集中于大数据应用领域。趋势六：2020年数据智能是大数据产品创新的热点。数据智能成为2020年大数据应用产品的创新热门赛道，其中热点领域主要涵盖了数据与算法、算力进行产品组合、构建“数据大脑”产品功能、建设“数据大脑”产品三大中枢三个方面。趋势七：2020年数据隐私保护应用是技术创新的重要方向。数据安全和数据隐私保护也将是2020年各大企业关注的重点和核心问题，数据隐私保护应用也成为2020年大数据技术创新的重要方向。首先是强监管下的合规选择。其次是数据安全保护技术发展。最后则是数据可用不可见的技术开发。趋势八：2020年政府和社会数据资产加快流通。政府与社会数据资产的流通是2020年大数据应用产业一个重要发展领域，随着大数据产业不断深入发展，政府与企业在数据资产流通领域的联系愈加紧密，主要体现在数据资产化、数据治理、数据共享与开放、数据资产交易和数据安全保护和应用。趋势九：2020年区块链+大数据融合应用不断创新示范。区块链+数据公证，区块链+数据共享，区块链+数据交易流通，区块链+数据隐私保护等。趋势十：2020年是大数据涌现的智能互联网元年。第五位演讲者是九次方大数据信息集团有限公司高级执行副总裁郎佩佩，郎总的演讲题目是：从数据到价值的角度分享了大数据全产业链的研究。九次方大数据坚持技术创新之路，以数据资产运营为途径，分别从数据源、数据技术、数据科学、数据应用、数据流通、数据观点等角度阐述了数据的价值，以云计算为基础，使用深度复杂分析的技术手段，对结构化、非结构化数据进行处理，实现从数据到价值的过程。加速实现大数据应用落地，助力政府实现数据融合共享，推动数字经济全面发展。首先说道数据源，其实我们把数据源分成这么几类，包括政府，包括企业，包括运营商，包括行业的，也有包括互联网的。数据技术，现在讲的是数据中台，如何把真正的数据变成资产，更好的协调业务发展，支持业务来做决策，这是未来两到三年特别重要的方向。数据科学，大数据专业是特别交叉的学科且对人才的要求也是非常高的，这里面包括数据模型，我们会把数据模型分成业务模型和数据本身的模型，包括说如何通过模型处理，降维，更好的帮你做决策分析。更好的把你所做的推断放在最小的区间内，避免犯错。数据应用这是最有价值的一个点，各个行业，各个领域都会有大数据的应用，从预测生猪价格再到农产品批发价格再到协助公安机关做的非法集资诈骗的画像，预测精准的背后就是有数据力量的支撑。数据流通，去年下半年重点在数据流通，去年有数据要素在流通，一点数据开放，一点数据交易。第六位演讲嘉宾是贝壳找房(北京)科技有限公司开放平台负责人陈亭，主题是：贝壳楼盘字典在房产经纪行业中的应用。楼盘字典是贝壳大数据在地产行业的典型应用。依托贝壳开放平台，贝壳通过庞大的数据体量、多维度的房屋描述以及丰富的数据字段，精准连接供需两端，重塑人、房、客的数据交互，实现找房及交易流程线上化，赋能房产交易进入数字时代。贝壳楼盘字典4.0时代，覆盖2.12亿套真房源。新居住时代，数字化价值将全面崛起。陈亭称，贝壳找房正以数字化手段重塑居住产业互联网。其中，楼盘字典是贝壳大数据在地产行业的典型应用，从根本上遏制了“信息不透明”、“房源不真实”等长期存在的行业弊病。贝壳楼盘字典自建立起，便一直以满足用户对房屋信息的核心诉求为中心，用房间门牌号、标准户型图、生活配套设施、周边重点资源、图片资源等多维信息定义一套房屋，成为购房者决策的重要参考依据。房源数据与经纪业务相互赋能，楼盘字典形成数据正循环。房源数据是房产经纪服务得以开展的前提，而房屋信息数据库则能为服务者提高服务品质、提升服务效率提供有效助力。目前，楼盘字典已经面向全行业开放，为广大经纪人、经纪品牌开展业务提供丰富的房源数据支持。第七位演讲嘉宾是成都四方伟业软件股份有限公司项目总监江夏演讲的主题是“解读大数据在政府的应用”。今天演讲的内容大致分为五部分内容。第一部分是大数据项目建设的关键路径。第一，我们提供多种数据汇集方式，满足跨层级，跨部门，跨系统数据汇集共享需求。第二，多源异构数据整合治理和关联融合，破戒信息碎片化的问题，形成这种数据资产全生命周期的管控。第三，数据服务需求，它的不确定性，随机性和多样性，多维度语义级的数据按需服务。第四，分布式存储，计算和分析能力，数据价值可视化呈现，探索挖掘分析，形成关联，根因，预测，可视化的一些应用。第二部分是大数据汇集治理，目前四方伟业大数据汇集治理的宗旨是应用自动化，自主化，智能化的大数据平台提供数据，使用数据，管理数据。第三部分是大数据挖掘探索，建设一个一站式的数据挖掘平台，包含任务调度，模型评估，机器学习，数据探索以及用户使用等功能。第四部分是大数据可视化分析，因为所有有价值的数据存在背后是没有意义的，最后我们还是肉眼能够看到，至少才能够传递它本身的价值。最后一部分介绍了四方伟业的产品体系，关于采集数据的融合数据产品、存储数据的产品以及区块链产品，数据智能产品，以及上面的机器学习平台，形成一个运维平台。下一位演讲的嘉宾是赛智区块链的CEO张健，演讲题目是“赛智区块链的政务区块链应用”。张总详细介绍了区块链平台在国家科学数据共享的应用，˙致力于用区块链技术解决政府业务“共享、协同、开放”的问题，由此对经济社会发展产生的巨大赋能效果。赛智区块链主要做的是区块链联盟链，区块链联盟链有三大特性，第一个特性是不可酸该，第二个是多方共识，数据一致，实时共享第三个智能和约，流程可信，结果可信。我们可以在不同的机构之间新建不同的群组，群组和群组之间的信息是通过认证的方式进行跨链数据交互。我们有一个基于区块链技术开发的底层平台这块底层平台是完全基于我们自己自主开发的一个java，通过java进行自主开发并做好应有。DID分布式的ID链，这些ID链可以和人，可以和物品，可以和其他的东西进行绑定，并且实体和实体之间进行数据访问和数据交换。与此同时，我们开发了一个基于我们自己平台区块链跨链的多方安全计算的平台。我们的区块链平台，其实大概分为这几部分，我们基础层的话，主要是一些基于密钥算法，核心层包括链路核心层和互联核心层。这些产品案例，我们这边主要是和一些合作商基于我们区块链平台上面可以进行的一些行业应用。比如说政务部门可以实现电子政交，包括交警可以实现现场照片存证，车辆登记等等这些东西，都是可以在我们区块链平台进行扭转。最后一位演讲嘉宾是北京市东城区网格化服务管理中心副主任高建武，高主任介绍了东城区探索建设城市管理网格化模式的15年历程，并提出大数据分析让社会管理和城市治理工作的网格化模式更加完善。在这次大会上，高主任向我们分享了网格化模式的原理。网格化管理是指利用空间网格及计算机网格管理的思想，将管理对象按照一定的标准划分成若干个网格单元，利用现在现代信息技术的机制，使各个网格之间能有效的进行信息交流，透明共享系统的各种资源，以最终达到整合系统资源，提高管理和服务效率的现代化管理范式。由此可见，网格化管理与大数据直接相关。高主任还谈到了网格模式的15年发展历程。网格化最开始提出来是为了解决城市环境卫生和环境秩序问题，然后成立了北京市东城区城市管理监督中心，这是网格化发展的1.0阶段。2010年为了解决综合治理，解决群众安全感、幸福感、参与度的问题，各地区成立了社会服务管理事务中心，此时网格化发展进入了2.0阶段。在解决了环境卫生、群众幸福感的问题之后，政府希望能提供更多的公共服务，让环境更美好，办事更方便、生活更舒心，于是在东城区成了全国第一家网格化服务管理中心，这也是目前网格化正处于的3.0阶段。比尔盖茨说，东城的网格模式是世界级范例；中国地理信息之父陈述彭说，网格模式是思想、理念、体制、机制、方法；阿里架构师在阿里大会上明确表示，网格平台是各个城市的基础设施。展望未来，在新颁布的相关标准的引领下，新一代网格化模式4.0将加快建设智慧城市的脚步，使政民良性互动达到新水平。十位政府大数据主管和企业大数据专家的专题分享深入浅出，紧紧围绕“大数据、大智能”主旋律，为每位参会嘉宾带来了一场精彩的大数据产业领域的视听盛宴。

近年来，大数据不断向世界的各行各业渗透，影响着我们的衣食住行。例如，网上购物时，经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品，往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录，并通过大数据分析，使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐，从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。大数据在医疗行业的应用大数据让就医看病更简单。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通过有效、连续的诊疗记录，能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率，而且能够降低误诊率，从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用，具体如下。(1) 优化医疗方案，提供最佳治疗方法。面对数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞时，疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案，从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确地定位疾病。在制订治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制订出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。(2)有效预防预测疾病。解决患者的疾病，最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务，这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然，随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。大数据在金融行业的应用随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用，具体如下。(1) 精准营销。银行在互联网的冲击下，迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。(2) 风险管控。应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据，更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。(3) 决策支持。通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，从而使经营决策更高效、敏捷、精准。(4) 服务创新。通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户粘性，为个人与政府提供增值服务，不断增强金融企业业务核心竞争力。(5) 产品创新。通过高端数据分析和综合化数据分享，有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。大数据在零售行业的应用美国零售业曾经有这样一个传奇故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长！为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起，能取到如此惊人的效果呢？后来经过分析发现，这些购买者多数是已婚男士，这些男士在为小孩购买尿不湿的同时，会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后，沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边，这样顾客购买的时候更方便，销量自然也会大幅上升。之所以讲“啤酒-尿布”这个例子，其实是想告诉大家，挖掘大数据潜在的价值，是零售业竞争的核心竞争力，下面列举若干大数据在零售业的创新应用，具体如下。(1) 精准定位零售行业市场。企业想进人或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。(2) 支撑行业收益管理。大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息，这将会对制订准确的收益策略，赢得更高的收益起到推进作用。(3) 挖掘零售行业新需求。作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制定合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。（黑马程序员）

大数据，这是一个IT术语，但是在这个互联网的时代里面，大数据已经走入了我们的生活，影响着我们的方方面面。数据的挖掘、分析，让我们的生活更加便利，也直接间接地提升幸福感。有专家认为，大数据的发展趋势以数字汇流对未来最具冲击，结合物联网、区块链、人工智能、语音识别等技术，这些科技相辅相成。那么大数据还能为我们的生活提供什么呢？未来的发展趋势又有哪些？趋势一：物联网物联网，Internet of things，就是我们平时常见的IoT；是新一代信息技术的重要组成部分，也是信息化时代的重要发展阶段。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。如果用“一句式”来理解物联网，那就是：把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即无物物相息，以实现智能化识别和管理。更深一层地去解读的话，其实就是两方面：一是物联网的核心和基础依旧是互联网，就是在互联网的基础上进行延伸和扩展的网络；二是其用户端延伸和扩展到了任何物品和物品之间进行信息的交换和通信，这就是上面说的物物相息。趋势二：智慧城市智慧城市这个词这些年经常被提及，但是相信很多人都不是很理解智慧城市的定义；它就是运用信息和通信技术手段感测、分析和整合城市运营核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。更进一步理解其实质就是利用先进的信息技术来实现城市智慧式的管理和运行，从而为城市中的人创造出更美好的生活，促进城市的和谐可持续发展。随着人类社会的不断发展，未来城市将承载越来越多的人口。目前，我国正处于城镇化加速发展的时期，但是部分地区的“城市病”问题反而日益严峻。或者有些人不知道“城市病”是什么意思，小编这里给大家科普一下：城市病是指城市在发展过程中出现的交通拥挤、住房紧张、供水不足、能源紧缺、秩序混乱，以及物质流、能量流的输出输入失去平衡，需求矛盾加剧等问题。通俗来说，其实就是城市规划和建设盲目向周边扩延，大量耕地被占，人地矛盾尖锐；布局分散、城市整体规划相对落后；只求规模不问功能，盲目扩大，土地利用效率低下；道路交通、公共服务等基础设施建设相对不足和落后；城市历史文化遗产得不到良好的保护；城市建设中的人文问题、犯罪率问题突出等。好了言归正传，所以为了解决城市发展的难题，实现城市可持续发展，建设智慧城市已经成为当今世界城市发展不可逆转的历史潮流。这项趋势的成败取决于数据量跟数据是否足够；而这就有赖于政府部门与民营企业的合作了；此外发展中的今年非常火热的5G网络是世界通用的规格，如果产品被一个智慧城市采用，将可以应用在全世界的智慧城市。趋势三：AR（增强现实）与VR（虚拟现实）这两个词相信大家不陌生，而更熟悉一点的应该就是VR，因为这些年VR的产品的确也是多不胜数、参差不齐。而虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真是用户沉浸到该环境中。但是AR或许很多人会误解了；相对于VR来说，它不是单纯被创造出来的，而像3D建模、模拟世界这些纯粹被创造出来的东西更好理解。所谓现实，就是我们肉眼看得到的、耳朵听得见的、皮肤感知得到的、身处的这个世界；从广义上来说，在现实的基础上利用技术将增添一层相关的、额外的内容，就可以被称为增强现实。随着技术的发展，这两个技术也开始降价和提升质量，进一步走向大众市场了。举几个例子：FB发表了头戴式VR设备Oculus Go，售价只要200美元；微软也发表了VR系统，可搭配HTC、三星与ACER 等品牌的硬件使用。VR应用一开始以电玩为主，现在的应用却超越电玩，例如可以用来教学，靠着VR设备，把家里的插头电线完成配线，就像有水电技师在教学一样。趋势四：区块链技术区块链，是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。而区块链技术是指一种全民参与记账的方式；所有的系统背后都有一个数据库，你可以把数据库看成是就是一个大账本，当然啦，目前都是各自记各自的账。专家认为，这项技术本质是编译码跟加解密，可以有效加密信息。区块链有很多不同应用方式，很多科技公司都在尝试着如何应用这项技术，而现在最常见的应用就是比特币跟其他加密货币的交易了。趋势五：语音识别技术语音识别技术，很多专家认为它是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别是一门交叉学科；这项技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。语音识别是通用的无屏幕接口，可以迅速地整合在各项工具上，在智能设备跟手机上很好用，而Amazon的智能喇叭Echo现在发展到第三代，可以开关智能电灯、开口询问就能搜寻信息等。这项产业有个很大优点，就是发展技术的公司都打算把这项技术商品化，像是google、Amazon跟苹果的语音识别技术都可透过授权，使用在其他业者的硬件服务上。人们同时也在预计，未来10年内语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。趋势六：AI（人工智能）人工智能，Artificial Intelligence，也就是我们常说的AI技术；它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能需要被教育，汇入很多信息才能进化，进而产生一些意想不到的结果。AI影响幅度很大，现在就已经渗入很多行业之中。例如媒体业，现在计算机跟机器人可以写出很好的文章，而且1小时产出好几百篇，成本也低。AI对经济发展会产生剧烈影响，很多知识产业跟白领工作也可能被机器人取代。之前小编发布过的《「随笔」AI时代带来的行业淘汰》这一篇文章，里面就介绍了以后AI对我们生活的影响，详情可以去看看；但是总体来说对于AI的态度很正面，这项技术这会让生活更好，例如小编就觉得自驾车绝对比人驾车更安全。趋势七：数字汇流这个趋势可能有些人会很陌生，但是其实大约从1995年左右就有人在讨论“数位汇流”，说的是会有一天电话、电视、音响、电脑与游戏机会整合成一个装置；然而这件事情早就发生了，现在的智能手机就已经越来越趋向这样的装置。所以数位载具会汇流，每个装置都可以兼当另一个装置使用。但那大概不代表每个人都只买一个数位装置的。事实上，在不同的使用情境之下，我们还是会需要很不一样的数位装置：光是萤幕大小就有好多种选项，音响效果、摄影机，都需要不同的配套。所以数位汇流比较像是“iCloud”，也就是说所有的装置会存取同一个远端资料库，让你的数位生活可以完全同步，随时、无缝的切换使用情境。除了“载具”的汇流，我们更应关心的是另一个数位汇流，一个网路商业模式的汇流，或者更明确的说，数字汇流就是“内容”与“电子商务”的汇流。所以说对未来冲击最大的一项趋势，就是将前六项趋势合并起来的效果，像是84亿个物联网设备，可用区块链技术加强安全性；智慧城市透过物联网，就能产生海量数据，这些数据需要由人工智能进行分析；虚拟现实和语音识别也需要透过人工智能不断学习，这些科技发展息息相关，相辅相成，所以数字汇流才是最重要的趋势。说到最后，大数据成为时代发展一个必然的产物，而且大数据正在加速渗透到我们的日常生活中，从衣食住行各个层面均有体现。大数据时代，一切可量化，一切可分析。

汽车产业的发展，一方面在于科学技术与工程技术不断进步的推动，另一方面，也在于不断升级与变化的用户需求的拉动。而对于汽车用户需求的把握，除了基于过往经验和数据的积累、对竞争对手的情报分析，还有一个重要的信息来源——依靠市场研究与咨询。中国汽车市场在此前的发展初期，主要是卖方市场，并且汽车用户也不成熟、对于汽车产品不够了解，因此汽车厂商对市场、对用户的洞察研究即使较为粗放，也能够满足战略规划、产品研发、营销推广的需求。随着中国汽车市场的不断成熟，用户对汽车产品的需求越来越多样化，汽车市场不断细分，竞争日益激烈。对于描述汽车市场的信息量始终处于高速增长的状态，传统的调研已经无法满足汽车厂商对于产品精确定位、营销精细化管理的需求了。市场研究的发展与统计学的发展息息相关。受限于传统调研获取样本的成本与效率，汽车市场研究始终是以“小数据”为主的。而统计学近年来的发展方向，无论是金融统计、生物统计、社会网络分析，还是机器学习、数据挖掘，均以大数据、至少是大样本量的数据为研究对象。随着移动互联与物联网的发展，人类社会产生数据与获取数据的数量与速度成指数式增长，这一趋势势不可挡。因此，对于汽车市场的研究，如果不能突破数据源这一瓶颈，则会被整个统计学科所遗弃。显然，汽车市场研究瓶颈的突破，其关键在于获取大规模的数据源。但这的确是传统调研（包括在线调研）的方法无法做到的。互联网凭籍其自身特点，天然的是数据蕴含量丰富的矿藏，而汽车之家作为国内最大的汽车行业垂直媒体，毫无疑问是个巨大的汽车大数据金矿。汽车之家基于大数据的汽车市场研究解决方案——“车智云”平台（包括聚焦到市场、营销等具体业务场景的Smart系列产品），成为大数据时代汽车市场研究突破性的解决方案。在各种新事物出现时，媒体往往喜欢用“颠覆”一词，虽然从严谨的态度出发，“颠覆”一词并不恰当，但称“车智云”平台是对汽车市场研究的“发展”与“突破”，则毫不为过。大数据研究突破了传统研究的样本量限制汽车市场的不断发展与成熟，使得用户需求愈发细分，汽车产品也向着专用化和多功能化两个方向发展，因此日趋复杂。对于汽车市场、用户需求的描述，已经无法用传统的市场研究方法来实现了。传统调研中，无论定量研究还是定性研究，都无法获取足够的样本量来覆盖足够有代表性的群体特征，因此也无法详尽的描述客观事实，反而容易受到前期研究设计的制约与影响，使得结果产生偏差。而大数据作为市场不断发展、用户不断成熟这一过程中同步诞生的资源，是最佳的研究对象。随着移动互联、物联网的发展，大数据也趋向于成为全量数据，不仅可以突破数据量的限制，而且是客观记录、基于过程、连续的，足以描述整个复杂的汽车市场与用户的每一个细节。大数据研究突破了传统研究的时效性限制传统研究的执行周期相对较长。从项目设计、执行，到数据处理、报告撰写，需要数周、甚至数月的执行周期。报告的时效性也很短，仅能代表执行期内的这一时间片断的结果。大数据则可以做到快速及时的收集、统计、分析数据，完全突破了传统研究的时间限制，对于对实效性有较高要求的研究内容，大数据几乎是唯一的解决方案。尤其在舆情监测和营销效果监测方面，大数据可以提供几乎实时的相关数据，帮助汽车厂商快速响应、应对舆情事件，对营销动作的效果进行及时检验、调整。大数据研究突破了传统研究的真实性限制传统研究结论的偏差主要来自于几个方面：一方面是系统误差，这是研究方法、样本量、样本选择、问卷设计等一系列因素所引起的。受限于资金成本、时间成本以及经验，消除系统误差难度很大。另外一方面来源于被访者的表达。无论定量研究还是定性研究，被访者所回答的问题都是基于自己对过往的回忆，容易存在记忆偏差，甚至遗忘。并且其主观表达存在一定的选择与取舍，不会真正的说“实话”。甚至，能够接受调研和访谈的被访者本身就不具备用户整体的代表性，因为多数用户是不愿意接受访问的。随着用户时间成本的逐渐增加，以及对个人隐私保护意识的增强，愿意花时间接受访谈的用户将越来越成为小众群体、越来越不具有代表性。当然，还有样本作弊、冒充真实用户等质量问题会影响传统研究的真实性。相对而言，大数据记录的是用户即时的真实行为与态度。用户在自然状态下发生的行为与表达的态度的真实性，是通过调研方法获取信息远不能及的。这一点，想必无须解释。大数据研究突破了传统研究的方法论限制前文提到，市场研究发展的天花板是统计学。受限于传统调研获取样本的成本与效率，以“小数据”为主的汽车市场传统研究被高速发展的统计学远远抛在了后面。大数据帮助汽车市场研究与时代同步，拓展了更为丰富的研究方法和领域——比如更为精准的销量预测，以及可以洞悉全局的市场竞争格局分析。销量预测：用户在购车前会上网查阅车辆资料、对比车型参数、了解口碑评价、寻找促销信息。用户的线上行为与购买行为高度相关。通过对用户线上行为的分析，可以对其购买意向、预购车型、购车时间等进行判断。结合用户行为、宏观经济指标等数据，应用机器学习技术，可以实现更高精度和更细颗粒度的销量预测，为汽车厂商的排产、库存管理、采购、物流、资金周转等提供更为精确的参考。竞争格局分析：每个用户的对比行为，就是将对比车型视为彼此竞争对手的行为。把整个市场所有用户的对比行为进行统计分析，就可以还原市场真实的竞争关系。竞争格局分析是复杂网络理论在汽车市场研究中的应用。可以在更为宏观、全局的视角俯视整个乘用车市场，并且可以长期观察监测，发现新车上市、营销动作等对市场格局的影响。大数据的应用，可以在汽车市场研究中应用更多的数据挖掘技术与可视化技术，更深入的挖掘数据价值、更生动形象的将分析结果可视化。从小数据的“证明设想”到大数据的“发现规律”，这是一个质的飞跃。大数据研究突破了传统研究的体系限制所谓体系，就是需要能够覆盖整个领域的各种现象与各种活动，要能够对本领域中的基本现象与关系提出原理性的归纳与解释，并且能够经受实践的检验。传统的汽车市场研究，虽然可以覆盖多种需求与目的，但各项目之间的数据源和执行时间都是彼此孤立的、碎片化的，无法构成一个严密的体系。大数据能够在一定程度上实现汽车市场研究的体系化，研究范围贯穿汽车产品生命周期始终，为汽车厂商的产品研发、营销管理提供全面的数据支持与解决方案。汽车之家“车智云”平台包括多个模块与产品，可以实现汽车产品全生命周期的数据支持。传统的汽车市场研究经过多年发展已进入平台期：行业规模增长停滞不前、准入门槛降低、利润率下降……其本质在于传统的研究方法已经对当前快速变化的市场态势、日益多样化的用户需求难以做到精确把握与快速响应。大数据的时代来临，市场研究也必须从传统调研向大数据研究转型。帷幕刚刚掀开一角，未来将会上演怎样的一场大戏或许未知，但精彩毫无疑问。让我们共同期待，并为之努力。（文/汽车之家大数据分析师 刘雪杉）

大数据席卷全球的大趋势下，我们可以明显地感觉到，数据在受到越来越多的重视，从国家到企业，各个层面都认可数据的价值，而在各个行业领域当中，大数据技术的应用，将带来新的发展路径。今天我们就来聊聊，大数据技术应用前景，大数据在哪些行业有前景？提到大数据，大家首先想到的，一定是互联网行业。没错，互联网行业是大数据落地最主要的场景之一，但是在其他更多行业领域，大数据的前景不可限量。1、医疗器械行业医疗器械行业有着很多的病案，病理报告，痊愈计划方案，药品汇报这些。在将来，凭借数据管理平台人们能够搜集不一样病案和医治计划方案，及其患者的本质特征，能够创建对于病症特性的数据库查询。2、生物科技在基因分析上，根据数据管理平台人们能够将本身和植物体基因分析的結果开展纪录和储存，运用创建应用场景云计算技术的遗传基因数据库查询。这将会加速本身遗传基因和其他他微生物的遗传基因的科学研究系统进程。3、金融业金融行业对大数据的应用，是有着广阔的空间的：大数据营销：根据顾客消費习惯性、所在位置、消費時间开展强烈推荐。风险防控：根据顾客消費和现金流量出示资信评级或股权融资适用，运用顾客社交媒体个人行为纪录透支卡风控。管理决策适用：运用数据分析报告执行产业链贷款风险操纵。4、零售业零售业大数据的应用有2个方面，一个方面是零售业能够掌握顾客消費爱好和发展趋势，开展货品的大数据营销，减少营销推广成本费。另一个方面是根据顾客选购商品，为顾客出示将会选购的其他商品，扩张销售总额，也归属于大数据营销层面。5、电商行业电商行业统计数据运用将会有大量的想像空间，包含分折潮流趋势，消費发展趋势、地区消費特性、顾客消費习惯性、各种各样消费者行为的相关性、消费市场、危害消費的关键要素等。关于大数据技术应用前景，大数据在哪些行业有前景，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据技术的应用落地，一定是要结合到具体的行业业务当中去的，而能创造的价值也是不可估量的

01中国行业大数据应用市场概况2011-2018年中国大数据市场规模发展大数据市场驱动力：来自于线下大数据市场（ IT企业的大数 据应用及大数据平台业务市场）中IT巨头 和单一大数据业务的厂商开始行动，优 化产品和服务路线图。来自于线上大数据市场（互联网用户数 据市场，以及以互联网金融为主的线上 金融市场）的成熟度逐渐提高，以金融 和零售为核心的线上大数据应用走向成 熟，市场体量进一步扩大。企业着力培育数据资产，积极探讨数据，行业大数据多集聚、少融合。大数据产业集群逐渐形成，即针对企业 而言，以云端大数据集聚为前提条件， 以行业云服务为平台，共享企业间核心 竞争力。中国大数据市场发展历程及主要模式数据存储租用：通过易于使用的API， 用户方便地将各种数据对象放在云端， 然后再像使用水电一般按用量收费。租售信息业务：涉及到大数据产业链的数据整理与分析环节。提供加工后的数据 “ 半成品”。数据增值服务：精准营销等提升企业价值链业务。 小额信贷等数据衍生新兴业务。数据技术服务：为运营某一环节或业务问题提供方案。 针对企业系统需求，提供整体解决方案。 大数据即服务。行业大数据结构及应用状况中国大数据市场行业投资结构中，金融、通信、零售为前三大行业，投资占比分别为16.0%、15.6%和13.9%。政府、医疗、旅游投资比例分别为12.7%、9.0%和4.1%。六大行业累计占比71.3%。其他行业包括教育、制造、能源、媒体、互联网等，累计占比28.7%。重点行业大数据应用表现与成熟度中国大数据市场行业契合度及应用可能性分析中国大数据市场集中度与成熟度分析02重点行业大数据应用现状零售业线上与线下大数据资源的打通线下零售企业数据管理特点：通常辐射范围仅在周边10-15公 里，线下会员人数的增长空间十分有限。拥有大量的交易类数据， 但由于大量线下企业仍未建立完善的会员体系，数据难以进行定向追踪，关联性差。线上零售企业数据管理特点：领先线上零售企业由于可以辐射全国，早已获得了上亿的注册用户。但这类企业非结构化数据多， 需要挖掘才能得到价值。零售业大数据应用特点未来零售业大数据应用趋势将具有如下特点：如何进一步通过数据驱动经营和营销——各 零售企业会以会员为核心进行管理优化，通 过以人为中心的数据驱动，实现决策优化及 精准营销。行业会探索越来越多的大数据营销新模式— —各类零售企业会积极尝试新机会，如微店 等，寻找消费者偏好的新潮流。不断丰富外部数据源——在企业自身线下数 据采集能力不断提高的同时，与更丰富的外 部数据源合作将快速提升营销的精准度，包 括权威市场研究机构、领先互联网巨头等。“知己”的压力将进一步加大——当企业获 取翔实的用户数据后，为了突破自身实现快 速营销的瓶颈，将会倒逼企业利用移动销售 巡检、库存盘点等手段进一步完善自身的采 购、库存、员工行为等信息采集，从而实现 进一步“知己”，最终为实现全产业链的大 数据应用打下基础。旅游业大数据产业链的差异性线下旅游主管机构及景区、酒店等数据管理特点：本身不产生大数据，对数据不求所有，但求所用。数据来源分散 （横向涉及交通、环保、交通等， 纵向涉及国家及各地市旅游局）、 异构， 进行数据交换时缺乏业内统一标准。线上旅游平台数据管理特点：拥有大量交易、检索及用户行为数据，需要具备强大的语义分析能力才能实现精确的用户画像。旅游业大数据应用特点医疗行业大数据产业链结构我国医疗行业大数据建设方向“3521工程”，即建设国家级、省级和地市级三级卫生信息平台，加强公共卫生、医疗服务、新农合、基本药物制度、综合管理5项业务应用，建设健康档案和电子病历2个基础数据库和1个专用网络建设。当前全国有数十个个省份在搭建省级的信息化平台、 100多个城市在不同程度上搭建市级平台。以及区域医疗建设和医联体等，都会积累大量的数据。医疗行业大数据主要建设方向通信行业大数据产业链结构大数据在通信运营商中的应用趋势金融行业大数据产业链结构大数据对金融行业竞争格局的影响政府行业大数据产业链结构综合数据源共筑智慧城市03大数据行业化应用趋势与看点未来大数据的价值创造方向大数据行业化提供商磨砺的三大武器大数据行业化应用的机会与看点欢迎关注作者，您的关注是我们前进的最大动力。